
    checkFieldNames(dreamPar);  
    
     if isfield(dreamPar,'useIniFile')
        dreamPar = loadSettings(dreamPar,dreamPar.useIniFile);
    else
        dreamPar = loadSettings(dreamPar,'dreamDefaultSettings.ini');
    end
    
    % initialize the uniform random generator:
    try
        rand('twister',dreamPar.randSeed);
    catch
        if dreamPar.verboseOutput
            disp(['Using the rand seed method instead of the ',...
                char(10),'default twister method. ',char(10),...
                '<a href="matlab:doc rand">doc rand</a>'])
        end
        rand('seed',dreamPar.randSeed);
    end


    % initialize the Gaussian random generator:
    try
        randn('state',dreamPar.randSeed);        
    catch
        if dreamPar.verboseOutput
            disp(['Using the randn state method instead of the ',...
                char(10),'default twister method. ',char(10),...
                '<a href="matlab:doc rand">doc rand</a>'])
        end
        randn('seed',dreamPar.randSeed);        
    end
    
     % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %    
    % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %    
    % % % % % %                                             % % % % % %    
    % % % % % %      DREAM  INITIALIZATION FINISHED       % % % % % %    
    % % % % % %                                             % % % % % %    
    % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %    
    % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % %    


    % check if any inconsistencies can be identified from dreamPar's fields:
%     checkIntegrity(dreamPar);

    % number of samples per sequence:
    dreamPar.nSamplesPerSeq = dreamPar.nSamples/dreamPar.nSeq;

    %number of offspring per sequence:
    dreamPar.nOffspringPerSeq = dreamPar.nOffspring/dreamPar.nSeq;

    % Calculate the parameters in the exponential power density function:
    [dreamPar.Cb,dreamPar.Wb] = calccbwb(dreamPar); 
    
   

    % Indicate the meaning of each column in 'evalResults':
    dreamPar.iterCol = 1;                       % iteration
    dreamPar.parCols = 2:1+dreamPar.nOptPars;   % model parameters 
    dreamPar.objCol = 2 + dreamPar.nOptPars;    % objective statistic/score (proportional to density)
    dreamPar.logPCol = 2+dreamPar.nOptPars +1;
    dreamPar.evalCol = 2+dreamPar.nOptPars + 2; % whether the model has been evaluated with 
                                               
    % Calculate the parameters in the exponential power density function:
    [dreamPar.Cb,dreamPar.Wb] = calccbwb(dreamPar); 

 


